药物开发 药物开发
Qing Zeng1,2, Edward Zamrini3, Ali Ahmed4
1George Washington University, Washington, DC, USA.
这项研究使用了药物广泛关联研究 (MWAS) 和人工智能来寻找用于阿尔茨海默病和相关疾病 (ADRD) 预防的药物. 阿托瓦斯塔丁显示出降低ADRD风险的潜力,特别是与埃斯基塔洛普拉姆结合使用时.
科学领域:
- 药物基因组学和计算生物学
- 神经科学和衰老研究研究
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 试点药物广泛关联研究 (MWAS) 以确定用于预防阿尔茨海默病和相关疾病 (ADRD) 的药物.
- 利用了百万退伍军人项目 (MVP) 数据集,包括基因型,药物暴露和ADRD发病率.
- 没有假设的,对现实世界数据的不可知论探索.
研究的目的:
- 通过使用大规模的真实世界数据集,识别ADRD重用候选药物.
- 探索药物,基因组数据和健康社会决定因素 (SDOH) 对ADRD风险的影响.
- 为了利用可解释的人工智能,发现新的药物风险因素相互作用.
主要方法:
- 在 MVP 的匹配队列 (n=263,256) 上训练了一个基于直方图的渐变增强 (HGB) 模型.
- 综合性PTSD状态,SDOH (ADI分数),APOE ε4状态,以及ADRD的多基因风险分数 (PRS).
- 应用了新的可解释的人工智能方法来计算阿托瓦斯塔丁等药物的影响和相互作用评分.
主要成果:
- 证实了现有的发现,并确定了药物和ADRD风险之间的新关联.
- 阿托瓦斯塔丁表现出负面影响评分,表明ADRD风险降低.
- 观察到阿托瓦斯塔丁和埃斯基塔洛普拉姆之间的新型负面相互作用,可能降低ADRD风险.
结论:
- 整合基因组和SDOH数据的MWAS方法对于识别ADRD预防策略非常有效.
- 可解释的人工智能有效地揭示了复杂的药物-药物和药物风险因素相互作用.
- 突出了现实世界的数据和人工智能的潜力,以发现ADRD预防的新疗法候选人.
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